|
購買行動に関する大規模データ活用の一つに個別化技術がある。しかし、店舗を利用する全顧客と店舗で扱う全商品規模でのマーケティングモデルの構築は、購買データの本質的なスパース性による情報不足と大規模モデルのパラメータ推定の計算量の問題から困難であった。本研究では、マーケティングにおける離散選択モデルと機械学習における次元圧縮モデルを階層ベイズモデリングの枠組みで統合した。また、変分ベイズ法による高速な推定アルゴリズムを導出することで、数十万人かつ数千商品種類規模の個別化モデルを実現し、大規模データを活用するための基盤構築を行った。
|
